Как метод «визуального подслушивания» в социальных сетях помогает понять, чего хотят потребители

Изображения начинают доминировать в социальных медиа

Производители уже давно перестали быть единственным источником информации о своих товарах. Сегодня маркетологам приходится действовать в коммуникационном пространстве, где потребители выступают независимыми авторами контента о бренде. В социальных сетях, видеоблогах, на тематических форумах и др. они охотно делятся огромным количеством информации о себе, своих привычках и предпочтениях, и впечатлениях от бренда. Пользователи являются полноправными и влиятельными создателями образа бренда наряду с маркетологами, которые в свою очередь не могут игнорировать все более заметный голос покупателей при выстраивании маркетинговых кампаний.

При этом использование изображений становится очень популярным в онлайн-общении. По данным SMM-сервиса SocialPilot, ежедневно пользователи Instagram публикуют 95 млн фотографий с упоминанием брендов – например, поиск по хештегу #nike выдает более 92 млн фото. Зачастую визуальный контент пользователей отличается от тех изображений, которые создали сами бренды. Посты в социальных сетях, как правило, связаны с потребительским опытом и «рассказывают» о жизненных ситуациях, в которых используется тот или иной товар, и впечатлениях и эмоциях, которые он вызывает. Например, покупательница Prada может сделать эффектное селфи с модной вечеринки в очках марки, а ценитель спортивного бренда Eddie Bauer выложит в соцсети свою фотографию с заснеженной горнолыжной трассы. Изучение визуальных коммуникаций в соцмедиа открывает маркетологам новые возможности для исследования поведения покупателей и оценки их потребностей.

Машинное обучение для анализа визуального контента

Сегодня существует множество систем мониторинга социальных сетей, однако большинство из них предназначены для анализа текста или отслеживания использования логотипа. Мы предлагаем принципиально новый подход к изучению пользовательского контента – метод «визуального подслушивания» в соцсетях. Он дает возможность аналитикам заметно расширить спектр доступных сейчас данных о поведении потребителей и проанализировать релевантный для брендов фотоконтент из социальных медиа, а также более точно оценить эффективность маркетинговых кампаний.

Совместно с коллегами мы разработали специальный инструмент, использующий технологии глубокого машинного обучения, BrandImageNet. Он позволяет сформировать портрет бренда, основанный на визуальных ассоциациях по отношению к товарам этой марки. В нашем исследовании мы изучили 56 брендов одежды и напитков – категории очень популярные у пользователей Instagram, в которых предлагаются товары с аналогичными функциональными качествами, так что неосязаемые характеристики играют повышенную роль в их позиционировании.

Мы отобрали более 182 тыс. фотографий с упоминанием нужных нам брендов, размещенные как производителями, так и пользователями, а также выбрали четыре потребительские характеристики: «гламурный», «суровый», «здоровый» и «веселый». Их высокая релевантность для сегментов одежды и напитков была подтверждена исследованием восприятия брендов, проведенным крупным маркетинговым агентством Y&R’s BAV Group.

Инструмент эффективного маркетинга

С помощью инструмента BrandImageNet мы рассчитали вероятность появления выбранных «атрибутов» у отобранных нами изображений. Для этой оценки мы разработали специальную метрику – показатель визуального образа бренда (IBBI, image‑based brand image), выражающий среднюю вероятность появления в фотоконтенте пользователей четырех вышеназванных характеристик. Чем выше данный показатель, тем более «гламурным», «качественным», «здоровым» или «веселым» выглядит тот или иной бренд в глазах потребителей. Затем мы сравнили полученные результаты с данными опросов потребителей о восприятии ими брендов. Мы выявили устойчивую корреляцию между показателями, полученными с помощью BrandImageNet, и результатами маркетингового исследования респондентов.

Анализ восприятия бренда потребителем и производителем с помощью инструмента BrandImageNet подтвердил, например, что Victoria’s Secret воспринимается как очень «гламурный» бренд, превосходящий по этой характеристике всех других производителей одежды в исследовании. В то же время сам бренд «видит» себя несколько более «гламурным» по сравнению с восприятием потребителями.

Таким образом, описанная модель доказала свою эффективность для анализа визуального контента в Instagram. Мы пришли к выводу, что визуальные «истории» пользователей соцсетей, демонстрирующие образные ассоциации с товаром, отражают реальное восприятие бренда потребителями. Фотографии в социальных медиа – важный и полезный источник информации о вкусах и предпочтениях целевой аудитории для маркетологов. Анализ фотоконтента пользователей соцсетей позволит маркетологам оценить, насколько эффективной была маркетинговая кампания, и в случае необходимости скорректировать действия в зависимости от потребностей потребителей.